老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于多因子到人工智能和多因子到人工智能 书的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享多因子到人工智能以及多因子到人工智能 书的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 工业互联网和人工智能有什么关系？
2. 自学人工智能可行吗？
3. 人工智能在工业机器人方面有哪些应用？
4. 2021年人工智能考研各校的录取分数线:

工业互联网和人工智能有什么关系？

这是一个非常好的问题，作为一名科技工作者，我来回答一下。

首先，工业互联网正在成为工业领域发展的新动能，在产业结构升级的大背景下，工业互联网将成为传统工业企业进行结构升级的重要基础之一，所以未来工业互联网的发展前景还是非常广阔的，随着工业互联网被列入到“新基建计划”，工业互联网领域也必然会成为一个新的创新、创业热点领域。

从技术体系结构上来看，工业互联网涉及到诸多技术，包括云计算、大数据、物联网、人工智能等技术，工业互联网可以看成是一个大的“容器”，在这个大的容器里面，可以承载一系列技术的应用。从大的应用层面来看，工业互联网和人工智能之间的关系，可以通过以下三个方面来进行阐述：

第一：人工智能是工业互联网的技术出口。站在技术体系的角度来看，人工智能是大数据、云计算、物联网等诸多技术的最终诉求，也是诸多技术发展的必然结果，当然这个过程可能会比较漫长，而且智能化本身也是一个动态发展的过程。

第二：人工智能是工业互联网的价值体现。工业互联网的价值有很多种呈现方式，其中人工智能就是其中一个重要的方式，人工智能技术不仅能够促进产业领域的生产效率，同时也能够促进产业领域的岗位升级，提升传统工作岗位的附加值。

第三：工业互联网为人工智能提供落地场景。当前人工智能技术面临的一个重要问题就是落地难问题，而工业互联网的发展则能够为人工智能技术的落地应用奠定一个扎实的基础。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

自学人工智能可行吗？

自学当然是可行的！如果你是人工智能领域的零基础小白，可以看看这份学习计划，部分附资源链接，除了书籍，配合一些视频学习效果会更好哦。

一、人工智能

书籍：“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：一种现代方法）

不可多得的综合性书籍，总体概述了人工智能领域，几乎涵盖新手需要了解的所有基本概念。

视频：

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/

ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）系列视频讲座，通过训练AI玩游戏这类趣味实践来介绍基本知识，如果视频太快跟不上，可以配合从上面这本书（现代方法）中寻找相关概念。

二、机器学习（计算机科学和统计学的交叉学科）

视频：

机器学习基础薄弱的，可以先去TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”看一下相关概念简述，Coursera上的AndrewNg机器学习课程，也有基本概念的解释，还介绍了大部分重要的算法。

（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）

对ML算法了解不够的，可以配合以下教学视频进行理解

TutsPlus的“MachineLearningDistilled”（简要概述）

PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）

TomMitchell的AnothercourseonML

书籍：集体智慧编程（ProgrammingCollectiveIntelligence）

ML算法在Python中的实践，大量基础性的实例，讲述生动，很适合入门学者，培养兴趣的同时又开拓视野，让你不想懂都难！

三、深度学习（是机器学习里最近比较火的一个子集）

DL基础方面的准备工作：

Google上的greatintroductoryDLcources

SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks

书籍：

DeepLearningWithPython（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1kUThYHT）

介绍DL应用程序中的最先进成果，深入浅出，带领新手快速开始构建基础并且接触实践案例，包含Keras、TensorFlow时下最先进的工具。

NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习）

（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1miLerZM）

新手友好，作者在数学密集的区域都有标注提示。MNIST手写数字的识别问题贯穿全书，每个模型以及改进都有详细注释的代码。

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人工智能在工业机器人方面有哪些应用？

人工智能让工业机器人应用面向协作化人机交互场景，以及服务类场景大力的拓展。

所谓的人工智能，从工业角度来说，就是能够通过传感器，主动获取外部信息，并且根据机器人的模型以及不断的深度学习之后，机器可以自己做出决策和判断。

说白了，这玩意在工业生产中就是一个简约化的大脑。

我们常见的图像智能，通过摄像头获取外部环境的信息，就能够实现人机交互，例如来了一个满载获取的卡车，扫描之后制动拆垛。

例如慢慢一盘子五颜六色的零件，我们需要进行分拣，那怎么办？图像智能就能识别这些物体，然后进行分拣。

那工业机器人是什么东西？

工业机器人是执行机构，我们常见的工业机器人四轴，六轴，delta，scara机器人，都是执行机构，说白了就是一个机器人。他也是由大脑控制，只是整个大脑是程序化编程的机器人控制系统。目前工业机器人还不具备智能化操作的能力，现在完成的工作都还是编程后的操作。

编程后的六轴机器人，在进行金属板材的折弯工作

那么当人工智能同工业机器人结合，有哪些工作已经开始开始进入社会生产了呢？

1、检测工作——枯燥与严谨的工作

全球工业生产领域，最重要的是什么：是质量。确保质量的唯一工序是什么？是不断地检测。你组装好了之后，就要立刻检测。检测工作在电子设备的生产环节中，包括芯片的生产环节中，都市非常普遍的。

我们以PCB板为例，基本上一次插件之后就需要检测一次。越复杂的东西约需要不断地检测。

并且，目前而言，检测工作仍然是人工最多的领域，因为只有人才能够综合性的调试以及判断瑕疵的阈值。

说白了，机器可以简单地判断一个物体尺寸是否合适，那表面的瑕疵到哪种程度才算是合格，过多过少都影响良品率。

目前国内采用人工智能，在缺陷检测方面投入工作的比较多。例如曲面屏的检测，异性PCB板的检测都采用这种形式。通过人工智能设定一定的阈值，挑选出合格的产品。然后机器人进行分拣。

2、智能规划路径——焊接与点胶

大部分的朋友觉得工业机器人，应该是购买来之后，直接就可以生产了。这其实有很大的误区，事实上工业机器人需要编程调试，并且需要大量的调试时间。

但是对于简单的工作，例如焊接一个直线，或者圆弧的焊缝，板材的厚度在中厚板的情况，不需要坡口直接开大电流焊接就可以。那么如果工业机器人直接能够识别焊缝，并且进行自动规划路径焊接就非常实用。

同样的在点胶应用方面也是相同的情况，kuka在运动鞋，鞋底的点胶方面就采用的3D识别后直接规划路径，这就是标间典型的图像智能化规划。

3、智能物流与AGV+协作机器人

在工厂的协作环节中，流水线产品的运输以及配料的运输非常强调条理化。那么在庞大的仓库中，人工智能针对来到的产品，进行自动烧苗，拆垛，然后堆垛。这已经在不少大型仓库中国使用。

移动化的AGV+协作机器人，在工厂中同人工协作，进行流水线的配料。

遨博协作机器人移动平台在海南进行割胶作业

4、服务机器人

工业机器人的新型拓展，尤其是向服务领域拓展，包括碧桂园的机器人餐厅，阿里巴巴的无人酒店。这些都是基于工业机器人做的服务性开发，目前主要还是采用了简单的语音智能沟通。尚且无法做到多项交互。但未来工业机器人向服务领域的渗透一定依赖于人工智能的发展。

碧桂园机器人餐厅，汉堡机器人

人工智能并不是一个虚无的技术，在大量的工业场景中，已经开始使用人工智能技术，只是受限于不同的场景对于成本以及设备的各项要求，有的使用比较初级，有的使用已经趋向于更高级的技术。因为对于立志于工业机器人领域的从业者，或者你的选择会有更多的选择，尤其是将人工智能引入工业机器人的各类应用场景中。

2021年人工智能考研各校的录取分数线:

人工智能考研是近年来非常热门的专业，许多高校都开设了此专业的研究生招生。以下是2021年人工智能考研各校的录取分数线，仅供参考：

清华大学：372分

北京大学：389分

中国科学技术大学：343分

上海交通大学：318分

浙江大学：310分

同济大学：275分

华南理工大学：270分

西安交通大学：268分

需要注意的是，不同年份和不同学校对于录取分数线的要求可能存在差异，且分数线仅供参考，实际录取情况还会受到专业实际报考人数和考生本身的条件等多种因素的影响。但总的来说，高校对于人工智能专业的研究生招生仍然比较看重考生的综合素质和研究能力，因此建议考生在备战过程中，除了要尽可能提高分数，还应注重提高自身的学术能力和实践经验。

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